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000146050 1001_ $$aGalán Cáceres, Teresa
000146050 24200 $$aSimulation and optimization of PV generating systems with battery storage.
000146050 24500 $$aSimulación y optimización de parques fotovoltaicos con almacenamiento en baterías.
000146050 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2023
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000146050 520__ $$aEste trabajo tiene como objetivo principal evaluar la viabilidad tecnoeconómica de incluir sistemas de almacenamiento en plantas de generación renovable, en este caso, un parque fotovoltaico de generación. Para ello, se ha realizado una revisión bibliográfica con el fin de profundizar en los sistemas de almacenamiento existentes y los proyectos actuales en los que se utilizan sistemas de almacenamiento. Una vez finalizada la revisión bibliográfica, se ha establecido un caso base de una planta FV convencional, en este caso 22MWp ubicada en Huelva, Andalucía, la cual ha sido introducida en el software MHOGA para simular su funcionamiento y evaluar los resultados tanto de producción como económicos. Para definir completamente este caso base ha sido necesario introducir diferentes parámetros de funcionamiento y también establecer las variables económicas asociadas a este tipo de plantas (interés, inflación, costes de inversión...) Partiendo de este caso base definido, se ha introducido el objeto de estudio principal de este trabajo, un parque FV de generación con sistemas de almacenamiento incluidos (En este caso baterías con capacidad total de 4 MWh). Este nuevo campo FV híbrido se ha simulado utilizando de nuevo el software MHOGA optimizando el uso de las baterías mediante límites de carga/descarga fijos de las mismas para diferentes años (2019,2020,2021 y 2022). La finalidad de simular dicho caso en distintos años es poder valorar el impacto tecnoeconómico de los sistemas de almacenamiento en períodos de tiempo con precios de electricidad distintos además de tratarse de años peculiares por diferentes motivos. El software MHOGA optimiza el uso de las baterías para los distintos años fijando unos límites de carga/descarga fijos basándose en los precios medios de electricidad del año correspondiente y la varianza de los mismos. Estos límites determinan que, cuando el precio de la electricidad sea menor que el límite inferior se carguen las baterías y que, cuando el precio sea mayor del límite superior se descarguen vertiendo a la red. Observando dichos límites para cada uno de los períodos estudiados es donde se detecta una posible alternativa de modelado ya que, en esta optimización con limites carga/descarga únicos para todo el año no se tiene en cuenta la variabilidad de los precios de electricidad en los distintos meses y estaciones, esto es, unos límites que son óptimos para el mes de octubre puede no serlo para Julio. Es por este motivo por el que se plantea una alternativa de modelado en MATLAB para tratar de optimizar en mayor medida el uso de las baterías implementando límites de carga/Descarga móviles a lo largo del año. Haciendo uso de este modelo alternativo se consiguen ganancias económicas y un mayor uso de las baterías a lo largo del año. Lamentablemente no son estos los únicos factores a tener en cuenta ya que también existen inconvenientes en el uso de este nuevo modelo porque al utilizar más las baterías puede reducirse su vida útil y el precio de las mismas en la actualidad es bastante elevado. Finalmente, se han expuesto todos estos resultados obtenidos de ambas simulaciones y se han sacado conclusiones interesantes. La principal es que pese a haber conseguido optimizar el uso de las baterías con el modelo de limites móviles también se ha perjudicado la vida útil de las mismas por lo que sería conveniente hacer un estudio más exhaustivo sobre el impacto que tendría implementar este modelado en una planta real. En este trabajo se han dejado abierta una serie vías de desarrollo que pueden ser interesantes para el mundo de las energías renovables.<br /><br />
000146050 521__ $$aMáster Universitario en Energías Renovables y Eficiencia Energética
000146050 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
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